ChatGPT与高等教育:人工智能如何驱动学习变革
张 峰,陈 玮
(北京理工大学 人文与社会科学学院, 北京 100081)
以信息化、数字化、智能化建设改变高校学生学习方式、推动高等教育人才培养模式的变革,是学界近年来广泛关注和深入研究的重要命题,然而囿于缺乏市场化、普及化且能有效应对用户关键需求的技术产品,目前仍未取得突破性进展。2022年底由美国OpenAI公司研发并推出的智能聊天工具ChatGPT,以其在自然语言处理和对话生成方面具有的独特优势,预示了其在高等教育领域,尤其是为高校学生提供个性化学习支持和即时学习辅导方面的广阔应用前景,但也引发了教育界和学术界的忧虑[1]。以智能技术辅助学习为切入点,分析ChatGPT对高等教育的冲击,回应ChatGPT应用于高校学生学习的目标、范围、形式、评价等可能存在问题,对于人工智能与高等教育深度融合,创新数字化学习环境与学习方法,促进高校学生自主学习具有重要意义。
(一)ChatGPT的技术特点和优势
ChatGPT能在推出后的短时间内引发社会尤其是教育界的广泛关注,得益于其部分解决了影响人机交互体验的难题,满足了人们长久以来对人工智能的想象和期待。ChatGPT是一款基于深度学习技术(Deep Learning)的对话生成系统。它采用了大语言模型(Large Language Model,LLM),通过输入大规模文本语料库进行训练获得模拟人类水平的语言理解和生成能力,实现诸如文本生成、机器翻译、对话系统等多种应用;ChatGPT还采用了自然语言处理技术(Natural Language Processing,NLP),可以对用户的输入进行解析,以便更好地理解用户的意图和需要;它使用的Transformer模型和注意力机制(Attention mechanism)可以处理长文本,并支持多种自然语言任务;此外,ChatGPT还采用人类反馈强化学习机制(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)来提高模型在特定任务上的表现,并使用生成式预训练转换器(Generative Pretraining Transformer,GPT)以提高其处理多个任务时的效率[2]。
值得注意的是,ChatGPT运用的人工智能技术并非OpenAI公司独创,而是在原有技术基础上进行深入研究和整合,形成了具有创新性的产品。相较以往的人工智能产品,ChatGPT的优势在于具有更强大的自然语言理解能力和更流畅的对话能力,能够为用户提供良好的交互体验。ChatGPT可以理解自然语言的复杂结构,包括多国的语法、语义及上下文等因素,能够提供贴近人类语言习惯和思维方式的回答,而不是单纯基于规则或模板的生硬文字输出,仅凭文字难以辨认其出自人工智能。同时,通过对海量文本信息的深度学习,ChatGPT能够回答包括科学、历史、文化、社会等各个领域的问题,并结合对用户偏好、需求的理解,形成个性化的交互方案。此外,ChatGPT能够不断优化自己的算法和模型,以持续提高回答质量与可靠性,因而可以预见,未来ChatGPT将更加智能并衍生出更多应用场景。
(二)ChatGPT助推高校学生的学习变革
近年来,世界各国加快人工智能在高等教育领域的布局,以智能技术驱动教育理念的更新、教育模式的变革和教育体系的重构[3]。我国高度重视人工智能为高等教育带来的机遇和挑战,2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出要利用智能技术加快构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系[4];2018年教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》强调了高校对于加快人工智能在教育领域创新应用的示范作用[5]。高等教育阶段,学生所学的知识和技能更加复杂、深入,需要更丰富的学习资源和个性化的学习指导,以适应相对宽松、多元的学习模式;同时,高校学生相比基础教育阶段有更强的学习自主性和更碎片化的学习时间。因此,高校学生既存在借助人工智能获取学习资源、实现自主学习的需求,也有运用智能技术辅助学习的良好基础。对比以往人工智能对高校学生学习方面的支持,ChatGPT拥有的技术特点和优势有效提升了交互体验,使其有更广阔的应用前景,具体表现在:
1.更全面多元的学习资源挖掘及整合
人工智能结合大数据技术在高校学生的学习过程中,包括学习资源的检索、智能推荐、使用及其效果反馈等方面已有较多应用,有效提升了学习效率。而ChatGPT更进一步对资源进行整合,除了准确识别用户的复杂需求,完成对学习资源的挖掘、分类、个性化推荐,还能进行更深入地梳理,较好地做到归纳总结和简单评价,如ChatGPT可对多语言、多领域的文献进行翻译、综述,构建知识图谱,并给出学习建议及思路,有助于高校学生在短时间内了解某一概念、理论、研究方向等。
2.更个性化的学习计划制定和指导
基于先进的自然语言理解能力,ChatGPT能够基本准确地从与高校学生的持续对话中判断其学业水平,掌握其学习需求、个人偏好;同时得益于高质量数据库,ChatGPT能够根据高校学生的学习目标形成较为专业的学习方案,从而为其制定更加个性化的学习计划,包括设置各阶段学习目标、渐进式地启发高校学生思考关键问题、引导高校学生对照计划反思自己的学习进展。
3.更精细的学习效果监测、评估与反馈
ChatGPT有较强的联系上下文的能力,善于在与高校学生的交互中不断分析其对某一知识、技能的理解,并与学习目标进行比对,从而实现对高校学生学习效果的实时监测评估和即时建议反馈。由于ChatGPT的监测和评估功能基于对规则的推理而非简单匹配预设答案,所以高校学生可以根据自己的需求进行追问,获得更精细的评估结果。研究表明,人工智能技术的实时监控和即时反馈功能将有助于高校学生自主学习效果的提升[6]。
尽管ChatGPT在辅助学习方面展现出较强的可塑性和较大的商业价值,但从其应用逻辑到实际使用体验的过程中仍存在一定风险,或将引发一系列社会问题。
(一)人工智能对高校学生主体性的遮蔽和异化
以学生为中心的教育理念强调了学生主体性在学习活动中的显现,而主体性反映了学习者自主思考、主动学习的能力,以及其在学习过程中与外界,包括教师、知识、学习工具的关系。在高等教育阶段,若ChatGPT为学生完成了资源检索整合、学习计划制定、学习结果评估等学习的重要环节,是否会降低学生的独立性、批判性和创造性,使其能力得不到充分锻炼;由于ChatGPT能够较好地掌握用户需求、偏好,模仿用户的语言习惯回答相关问题,是否会使高校学生产生对此类工具的依赖甚至迷恋,而疏于思考、失去主动性;ChatGPT智能推荐的学习资源不会超出用户的认知范围,是否会脱离多元包容的视角,编织成新的信息茧房,使高校学生失去对新知识的感知、兴趣甚至减少探索行为。对于这些问题,目前尚无可靠的研究结论,但已有调查显示存在学生过度使用ChatGPT的现象[7]。人工智能自问世以来,与人类的关系一直是各界讨论的热点,尤其在AlphaGo战胜世界围棋冠军后,引发了人类工作或被智能机器人取代、人的主体性受到威胁等担忧。当ChatGPT实现了对高校学生思维能力、学习能力的部分替代,要避免学生主体性被遮蔽,需要重新思考高等教育人才培养的目标和形式。
(二)学习者难以甄别智能生成内容的可靠性
科学知识与学术理论是高等教育的主要内容。从科学哲学的角度看,科学知识的产生需要通过不断地观察和验证,即结合归纳与演绎的过程;学术理论从提出到被认可,需要经过学术共同体的审视和讨论。ChatGPT基于语言模型生成内容,其底层逻辑仍是归纳而非演绎,并不是创造科学知识的过程,无法保证科学性。其归纳的数据部分来自互联网和其他公共数据集,难以覆盖最前沿、存在版权保护以及涉密的学习资料,质量和真实性亦难以保证;其使用的语料库可能包含各种错误、偏见或虚假信息,即噪声数据。ChatGPT也可能会因为用户提问中的事实错误,或自身数据不足,生成不准确或不合适的内容,甚至捏造事实。而由于ChatGPT优秀的自然语言处理能力,高校学生很难甄别其生成内容的真实性,尤其在专业方向划分愈发细致的当下,作为学习者难以判断自己不熟悉领域内容的准确性。高校学生是学术共同体的后备力量,也是国家现代化建设的生力军,若学习了错误的内容而不自知,不仅可能影响其个人终身的知识建构,亦可能在之后的工作实践中引发一系列问题;若其将错误的内容以论文发表、上传网络、教书育人等形式传播,经ChatGPT类智能产品的挖掘和引用,或将会对人类文明产生更大的负面影响。
(三)学习者的隐私和信息安全存在风险
ChatGPT的训练数据通常来源于公共数据集和互联网上的文本内容,可能会包含个人身份、偏好、交流记录等敏感信息,存在ChatGPT为使用者挖掘、整合数据的过程中未能识别而泄露或扩散他人隐私的风险;同时,为了掌握学生的学业水平、兴趣爱好、学习习惯等,提高辅助学生学习的效率和可靠性,ChatGPT也将收集使用者的大量私人信息,进而产生用户隐私泄露或被盗用的风险。若未来实现人工智能与教育的深度融合,必将涌现大量有商业价值和低使用门槛的ChatGPT类智能产品,学习者的隐私和信息安全保护将面临更严峻的挑战。相较于基础教育阶段的学生,高校学生需自己管理更多个人信息,信息的性质也更加敏感、复杂和分散;同时,高校学生所接触到的行业或学术信息可能有保密要求,其利用智能平台形成的作业、论文等成果是否具有版权仍有待讨论,因此有更高的数据安全及隐私保护需求。
(四)滥用ChatGPT生成内容有违学术道德规范
目前,教育界和学术界对ChatGPT辅助学习可能导致的成果滥用问题表现出较高关注和担忧。在高等教育阶段,授课教师对学生学习情况的观察和监督相对有限,对学习的评价多采用考试、论文、项目报告、课堂展示、自主测试等多种形式。ChatGPT生成的内容已能够做到语言流畅、结构清晰、观点明确,可以应对部分传统学习评价方式且不被发现。高校学生如果使用ChatGPT替代完成学业测试,或将ChatGPT生成的内容作为自己的学习成果提交甚至公开发表,属于不诚信或学术不端行为,不仅干扰了对其学习评价的准确性,也阻碍了个人乃至科学的发展。尽管一些高校已禁止或限制学生使用ChatGPT,部分权威学术期刊如《科学》(Science)拒绝接收使用ChatGPT生成文本的稿件,且出现了检测论文是否由ChatGPT生成的应用程序,但随着技术的发展迭代,滥用人工智能将成为不诚信者与管理者之间的长时间博弈,并引发对高校学生学习成果的信任危机。此外,对于高校学生使用ChatGPT拟定写作提纲、优化研究设计等完成部分学习成果的行为,如何进行界定和评价仍有待论证。
从人工智能的技术发展和应用历史来看,对ChatGPT辅助学习的担忧并未超出对智能技术应用困境的讨论范畴,其实质仍是对技术与人的关系、科学知识的本质、如何评价学习成果等问题的思考。从“是什么”“如何做”的角度确立学习过程中智能技术与高校学生主体性的边界,探讨智能技术辅助下高校学生学习内容、过程及其成果评价的准则,是消解隐忧、应对冲击,将人工智能更好地融入高等教育的重要前提。
(一)确立智能技术辅助学习与学习者主体性的边界
学习者主体性的遮蔽和异化问题的关键在于高校学生与人工智能的关系问题,从实践角度看则是高校学生如何使用智能技术的问题。在应然层面,人工智能是辅助学习的工具,不以技术水平的提升而引发关系的实质性转变。人的主体性源于其作为独立、有自我意识的个体,能够自主感知、解释周围事物并采取行动,对自身及他人行为作出评价和反应的能力。工具是人类智能的延伸,即使人工智能在信息检索、存储、运算、关联等方面实现对人类的超越,仍是人类感知、认识、影响客体能力的体现。应用智能技术进行学习,是为了让高校学生更好地围绕学习目标完成自我决策、规划、监控和评价。有分析指出,应用人工智能技术有助于增强高校学生选择的自主性、认识的能动性和实践的创造性[8],从此角度看,人工智能辅助学习即是对高校学生主体性的强化。但在实然层面,过度依赖工具导致的主体性异化已在哲学界引发广泛、持续的讨论,并逐渐演变成为社会难题,如手机成瘾、网络成瘾、数字成瘾等。而高校学生的培养目标往往要求学生接触大量前沿信息和多方观点,学生学习生活及学术训练已与信息技术密不可分。因此,人工智能技术在解放脑力、提升学习效率的同时易使高校学生的学习脱离原有目标,形成实然与应然之间的鸿沟,有必要为高校学生应用人工智能技术辅助学习划定边界,确保技术为学习者所用而非侵蚀其主体性。
对于使用过程中存在较大风险的工具,明确使用要求是有效应对的方式之一,如驾照之于汽车、执业医师证之于手术刀,高校学生使用智能技术辅助学习也应当具备相应的数字素养和自我调节能力。数字素养(Digital Literacy)即掌握数字技术需具备的知识、技能和态度,是高校学生理解和应对人工智能技术两面性、妥善处理与智能技术关系的基础,以及在使用智能技术辅助学习过程中维护自身主体性不容挑战的自觉。自我调节(Self-Regulation)则是指高校学生更好地掌控学习过程,避免因技术便捷而丧失自主性的能力[9]。智能工具可以帮助高校学生更高效、便捷地获取学习资源,制定学习计划和提供个性化指导,但无法替代其通过思考和实践理解知识、掌握技能;ChatGPT即使能够模拟人类的语言形态、归纳能力,但其技术基础决定了其无法替代高校学生感知世界和进行批判、创新。因此,智能技术辅助学习与高校学生主体性的边界,在于高校学生始终能将智能学习产品视为学习工具、人类智力的延伸或补充,在应用的同时保持审慎的态度,对自身学习提出更高要求。无论是否使用人工智能技术辅助学习,高校学生均要通过不断地自我监控、评估和反馈,保持自己的学习目标和方向,在学习中形成自己的独特见解和思维方式。随着人工智能技术与人类社会生活的深度融合,数字素养和自我调节能力有必要成为高等教育阶段考核评价学生综合素质的重要指标,以应对人工智能带来的冲击和挑战。
(二)以能力提升为导向重构智能技术辅助学习的内容
提升专业素养,训练思辨和创新能力以认识、探索真理,基于专业理论指导实践,锻炼专业本领,增强社会责任感和历史使命感,是目前高等教育人才培养的主要目标之一[10-11]。这种理性主义与实用主义的双重取向决定了高校学生学习的内容可涉及实现此目标所需的所有知识、技能和态度。ChatGPT相较于以往人工智能学习产品的优势在于其生成内容的广度和深度,突破了从信息检索到智能推荐的传统学习辅助模式,为高校学生专业学习或技能提升而制定的学习计划具有智能化和个性化的特点。但智能技术生成的内容不等同于知识;其所制定的个性化学习计划,如脱离了对辅助对象的全面了解,则难以达到理想状态;且人工智能在识别情感及态度、与学生共情等方面存在明显缺陷。因此,需要围绕“学什么”“如何学”等问题重构人工智能时代的高校学生学习内容。
由ChatGPT生成的内容主要基于对数据的挖掘及整合,而非源于对人类知识的深刻理解,没有经过时间洗礼和实践验证,虽具有一定的实用性,但缺乏系统性、思辨性和创造性;相较于传统高校学生学习教材、教师授课、文献资料等经过反复论证和严格审核,ChatGPT生成的内容缺乏真实性、可靠性及学术共同体的认可;此外,为了应对智能技术对数字资产安全带来的冲击,未来势必加大对知识版权、关键数据的保护力度,而增加智能技术挖掘、获取前沿、核心领域相关知识的难度。可见,ChatGPT生成的内容不适合直接作为高校学生学习的知识内容,而是需要与相应专业知识体系及学术标准进行核查比对;但若为其设置复杂的人工审核及筛选机制,则将极大地降低其辅助高校学生学习的效率,有违互联网时代的去中心化精神;高校学生作为掌握一定专业知识、有较强自主性的群体,已具备通过查阅文献资料甄别智能技术生成内容可靠性的能力或潜力。因此,完善技术本身的内容生成逻辑和道德、法律规约,是其辅助高校学生学习的必要条件;而在高校学生作为学习主体为所学内容负责的前提下,可对智能技术生成内容采取相对包容的态度,鼓励高校学生通过智能技术获取学习资源;同时要求高校学生保持自我思考和判断的能力,将智能技术辅助视为拓宽知识面、强化自我认知的学习方法之一,而非学术训练的替代,将智能技术生成的内容视为参考、启发而非绝对真理,多方比对、充分验证、严格筛选有效信息,并在此过程中加深对专业知识的理解和掌握。
人工智能时代,信息的传播速度和传播效率已得到飞跃式发展,相比对知识的识记和简单罗列,开阔的学术视野及在某领域内的深耕,批判性思维、创新能力、问题意识、研究方法、解题思路、数字素养及自我调节能力等对高校学生更为重要。例如:ChatGPT所提供回答的价值和有效性,除其本身的数据存储和处理水平外,更多取决于提问者的知识储备和提问技巧。锻炼技能或能力应成为智能技术辅助高校学生学习的重点内容,而学习中的自我决策、自我规划、自我监控和自我评价过程是培养高校学生核心能力的关键。此外,人机互动并不能完全替代人际互动。导师或任课教师在专业领域的敏锐洞察力和独特视角、知识的深度和广度、创新和批判性思维,均是目前人工智能技术难以相比的;高校学生与教师、辅导员、同学的互动对其社会性发展的促进作用,以及带来的情感支持、默会知识的传授和学术精神传承,亦是现阶段人机互动无法实现的。建立人际交互与人机交互相结合的学习模式,或将成为未来高校人才培养的发展趋势。
(三)平衡智能技术整合数字资源与学生信息安全保护
算力是人工智能技术的核心,智能技术的优势之一即对数字资源的高效整合能力。海量优质数字资源的输入是智能技术有效发挥学习辅助功能的重要基础,但也伴随着数据安全及隐私泄露风险。寻求智能技术整合数字资源与高校学生信息安全保护之间的平衡,是进一步推动智能技术融入高等教育的必要条件。
在技术层面,保护数据和隐私安全已有较多思路,如通过数据加密、数据脱敏、数据去标识化等方法,防止数据被恶意攻击者窃取或滥用;对智能产品进行访问授权管理,采用网络隔离、入侵检测等技术手段,避免非法用户的入侵和攻击;建立健全的安全漏洞修复机制,及时修复安全漏洞和系统缺陷,保障智能产品的安全性和稳定性。然而,正如理论上不存在完全没有漏洞的程序,技术发展无法消弭整合数字资源过程中滋生的风险。使用智能技术辅助学习,将难以避免地展示自己的认知习惯、兴趣、偏好等,即使用者在一定程度上需要让渡信息安全和暴露个人隐私习惯,因此还需从政策管理、用户层面入手最大限度地减轻危害。
在政策及管理层面,目前世界多国已经制定并颁布了保护信息安全的法律法规,如我国的《个人信息保护法》、欧盟的《数据保护指令》《隐私保护与电子通信指令》等,但这些法律法规需要随着技术的发展而持续完善[12]。为了更好地保护数字资源和隐私安全,还需要进一步健全数字资源管理责任体系、数字资源应用规范和技术安全措施等,形成智能技术应用指导条例,包括应用范围、功能和操作流程等方面。同时,需要加强安全审查,严格评估智能技术产品在数据收集、处理、存储和传输等方面可能产生的隐患,确保智能技术应用的安全性和稳定性。人工智能时代,对智能技术问题的治理需要政府、企业、学术界、教育界和公众的共同参与,以形成全面而有效的信息安全保护体系。
在用户层面,需要强化高校学生的信息安全意识。高校学生在应用智能技术辅助学习时,需充分认识到数字资源的价值和个人隐私保护的重要性,形成自我保护意识,并遵循相关安全操作规范,如掌握数字安全基础知识,不轻易分享个人信息等。对于特殊专业或领域的高校学生,在其进入相关专业、领域前应进行使用智能技术的安全培训,防止未公开学术成果的关键数据、敏感信息外泄。
(四)以智能技术推动高校学习效果评价变革
对高校学生学习效果的评价一般依据目标导向,涵盖专业知识的掌握和运用、学术研究能力、创新能力、学习动机和自我管理能力等。然而,ChatGPT引发的学术诚信危机表明,传统评价方式难以客观、准确地反映高校学生学习后实际的学业水平,未来还将受到脑机接口及穿戴式智能设备的挑战;且人工智能时代高校学生学习重点内容的转向,对评价内容和标准提出了新的要求。可见,对智能技术辅助高校学生学习效果的评价需要确立新的准则。
一是评价指标需要趋于多元化。传统高校学生学习评价指标往往聚焦专业知识掌握程度或与专业相关的技能水平,忽略了高校学生的综合素质与解决问题的能力。鉴于ChatGPT已展现出了更高效的信息获取和整合能力,评价人工智能时代的高校学生学习不应仅限于其对获取和应用专业知识的基本能力,还需要考察是否具备开阔的专业视野和在未来职业中的知识迁移能力;是否具备批判性思维、创新能力、问题意识、研究方法、解题思路、数字素养及自我调节能力;以及智能技术较少涉及的团队协作、情感表达等能力。即多元化的评价指标方能反映出人工智能时代高校学生的学业水平与学习效果。
二是评价方式应趋于复杂化。随着智能技术的发展,传统的测验、论文考核形式难以满足高校学生学习的个性化需求和多元化评价指标,因而需要运用更加全面、复杂的评价方式,如个人报告调查评价工具(Self-Report Questionnaires,SRQ)、结构访谈评价工具(Structured Interviews,SI)和教师判断评价工具(Teacher Judgment,TJ)等,将自我评价与教师或专家评价相结合,全方位、深层次掌握高校学生的综合能力[13]。在智能技术的支持下,还可以采用更加科学、客观和直观的数据化评价方式,兼顾终结性评价与过程性评价,通过对高校学生学习行为、学习成果等数据的监测、挖掘和分析,更好地了解高校学生的学习过程和效果。此外,为了应对智能技术诱发的学术诚信问题,评价过程需要引入更加完善的学术诚信监督机制,采用技术手段和人工监督相结合的方式,以确保评价的准确性和有效性。
ChatGPT的问世展现出智能技术辅助高校学生学习的广阔前景,成为人工智能与高等教育深度融合的重要着力点。但是,任何革命性技术的诞生和应用均伴随着长期实践和反复验证的过程,ChatGPT类智能产品应用于高校学生学习,亦不可避免地产生学习者主体性异化、生成内容可靠性难以甄别、信息安全被侵犯、学术诚信接受挑战等隐忧。确立智能技术辅助学习与学生主体性的边界,探讨智能技术辅助下高校学生学习的内容、过程与成果评价,既是消解这些隐忧的基础,也是借助智能技术赋能高等教育高质量发展的前提条件。目前,ChatGPT所基于的生成式预训练转换器仍在不断提升性能,进而展现出新的能力;同时,语义生成型规则并非人工智能设计的唯一甚至最有效的思路。可以预见,未来人工智能技术将迎来更具颠覆性的进展,其与高等教育的融合仍有着无限的可能性。
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